তথ্য বিজ্ঞান

আমি ভাবছি যে এমন কোনও দৃশ্য আছে যাতে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত ন্যূনতম রূপান্তরিত হয় না। আমি সচেতন যে গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত সর্বদা বিশ্ব সর্বোত্তম রূপান্তরিত হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত নয়। আমি এও সচেতন যে পদক্ষেপের আকারটি যদি খুব বড় হয় তবে এটি একটি সর্বোত্তম থেকে অন্যদিকে চলে যেতে পারে। যাইহোক, এটি আমার কাছে মনে …

21 machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  gradient-descent 

পাইথনে মোটামুটি নতুন তবে কিছু শ্রেণিবিন্যাসের তথ্যের ভিত্তিতে আমার প্রথম আরএফ মডেল তৈরি করছে। আমি সমস্ত লেবেলগুলিকে int64 সংখ্যাসূচক ডেটাতে রূপান্তর করেছি এবং একটি অদ্ভুত অ্যারে হিসাবে এক্স এবং ওয়াইতে লোড করেছি, তবে আমি যখন মডেলগুলি প্রশিক্ষণের চেষ্টা করছি তখন আমি একটি ত্রুটি মারছি। আমার অ্যারেগুলি দেখতে এখানে কী: >>> …

21 python  scikit-learn  sampling 

আমি pytorch নতুন এবং দিয়ে শুরু করি এই GitHub কোড। কোডটিতে আমি 60-61 লাইনে মন্তব্যটি বুঝতে পারি না "because weights have requires_grad=True, but we don't need to track this in autograd"। আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে requires_grad=Trueঅটোগ্রাড ব্যবহারের জন্য গ্রেডিয়েন্টগুলি গণনা করার জন্য আমরা ভেরিয়েবলগুলি উল্লেখ করি তবে এর অর্থ কী …

21 pytorch 

নির্ভুলতার জন্য কোনটি ভাল বা সেগুলি একই? অবশ্যই, আপনি যদি শ্রেণিবদ্ধ_ক্রোসেন্টরোপি ব্যবহার করেন তবে আপনি একটি গরম এনকোডিং ব্যবহার করেন এবং আপনি যদি স্পার্স_ক্যাটরেগরিয়াল_ক্রসসেন্ট্রপি ব্যবহার করেন তবে সাধারণ সংখ্যার হিসাবে এনকোড করে থাকেন। অতিরিক্তভাবে, যখন অন্য একজনের থেকে ভাল হয়?

21 neural-network  keras  loss-function  encoding 

আমি আমার মেশিন লার্নিং মডেলগুলির শক্ত মূল্যায়নের জন্য কে-ফোল্ড ক্রস-বৈধকরণ প্রয়োগ করতাম। তবে আমি এই উদ্দেশ্যে বুটস্ট্র্যাপিং পদ্ধতির অস্তিত্ব সম্পর্কেও অবগত। তবে, পারফরম্যান্স অনুমানের ক্ষেত্রে আমি তাদের মধ্যে প্রধান পার্থক্যটি দেখতে পাচ্ছি না। যতদূর আমি দেখতে পাচ্ছি, বুটস্ট্র্যাপিং একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক এলোমেলো প্রশিক্ষণ + টেস্টিং সাবসেটগুলি তৈরি করে (যদিও ভিন্ন …

21 cross-validation  evaluation 

এই কাগজটি পড়ার সময় একটি লাইন রয়েছে যা বলে যে "লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধীরা বৈশিষ্ট্য এবং শ্রেণীর মধ্যে প্যারামিটারগুলি ভাগ করে না not" এই বক্তব্যটির অর্থ কী? এর অর্থ কি লজিস্টিক রিগ্রেশন এর মতো লিনিয়ার শ্রেণিবদ্ধের এমন বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজন যা পারস্পরিক স্বতন্ত্র?

20 machine-learning  logistic-regression  multilabel-classification 

মেডিকেল ইমেজ প্রসেসিংয়ে প্রকাশিত বেশিরভাগ কাজ মিথ্যা পজিটিভ রেট (এফপিআর) হ্রাস করার চেষ্টা করে যখন বাস্তবে মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে মিথ্যা sণাত্মক বেশি থাকে। এর পেছনে যৌক্তিকতা কী?

20 image-classification  image-recognition 

কেরাস টেনসরফ্লো এবং থিয়ানো উভয়কে ব্যাকএন্ড হিসাবে সমর্থন করে : বর্তমানে টেনসরফ্লো ব্যাকএন্ডের সাথে সমস্ত ক্রিয়াকলাপ বাস্তবায়িত হয় না তা ছাড়া অন্যের তুলনায় একজনকে অপরটির তুলনায় বেছে নেওয়ার পক্ষে কি মতামত রয়েছে?

20 neural-network  deep-learning  theano  tensorflow  keras 

"যখন আমি খোলা: একটি বাক্য দেওয়া ?? দরজা এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে গরম শুরু হয়" আমি সম্ভাব্য শব্দের তালিকা পেতে চাই ?? একটি সম্ভাবনা সঙ্গে। ওয়ার্ড টুভেক মডেলে ব্যবহৃত মূল ধারণাটি আশেপাশের প্রসঙ্গে প্রদত্ত একটি শব্দটির "পূর্বাভাস" দেওয়া। একবার মডেলটি তৈরি হয়ে গেলে, নতুন বাক্যে আমার ভবিষ্যদ্বাণীটি কার্য সম্পাদন করতে সঠিক প্রসঙ্গ …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ডেটা সায়েন্স স্ট্যাক এক্সচেঞ্জের বিষয়বস্তু । 5 বছর আগে বন্ধ । আমি এডিনবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের এমএসসি শিক্ষার্থী, মেশিন লার্নিং এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিশেষী। আমার কাছে ডেটা মাইনিং, এবং …

20 education  definitions  career 

এটি ক্রসভিলেটেডে স্ট্যাটিস্টিকস কনফারেন্স প্রশ্নের মতো একই প্রশ্ন সর্বাধিক উল্লেখযোগ্য বার্ষিক ডেটা সায়েন্স সম্মেলনগুলি কী কী? নিয়মাবলী: সম্মেলনের একটি লিঙ্ক অন্তর্ভুক্ত করুন আলোচনার জন্য লিঙ্কগুলি অন্তর্ভুক্ত করুন (এটি ইউটিউব, কনফারেন্স সাইট বা অন্য কোনও ভিডিও স্ট্রিমিং সাইট হোক)

20 community 

শব্দের অর্থগত মিল খুঁজে বের করার সেরা উপায় কী? ওয়ার্ড টুভেক ঠিক আছে, তবে আদর্শ নয়: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 # Cold is …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

সম্ভবত এটি খুব বিস্তৃত, তবে আমি একটি পাঠের সংক্ষিপ্তকরণের কার্যটিতে কীভাবে গভীর শিক্ষার ব্যবহার করতে পারি সে সম্পর্কিত রেফারেন্সগুলি সন্ধান করছি। আমি ইতিমধ্যে স্ট্যান্ডার্ড শব্দ-ফ্রিকোয়েন্সি পদ্ধতির এবং বাক্য-র‌্যাঙ্কিং ব্যবহার করে পাঠ্য সংক্ষিপ্তকরণ প্রয়োগ করেছি, তবে আমি এই কাজের জন্য গভীর শিক্ষার কৌশল ব্যবহারের সম্ভাবনাটি ঘুরে দেখতে চাই। সেন্টিমেন্ট বিশ্লেষণের জন্য …

20 neural-network  text-mining  deep-learning  beginner  tensorflow 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে ক্লাস্টারিং এবং শ্রেণিবিন্যাসের মধ্যে পার্থক্য জানি, তবে আমি নথির জন্য পাঠ্য শ্রেণিবিন্যাস এবং বিষয় মডেলিংয়ের মধ্যে পার্থক্য বুঝতে পারি না। কোনও বিষয় শনাক্ত করার জন্য আমি কী নথির উপরে টপিক মডেলিং ব্যবহার করতে পারি? আমি এই নথির ভিতরে থাকা পাঠ্যকে শ্রেণিবদ্ধ করতে শ্রেণিবদ্ধকরণ পদ্ধতিগুলি ব্যবহার করতে পারি?

20 classification  text-mining  topic-model 

আমার নতুন গবেষণা প্রকল্পের জন্য কেরাস ( কেরাস -দল / কেরাস ) এবং tf.keras (টেনসরফ্লো / টেনসরফ্লো / পাইথন / কেরাস /) এর মধ্যে বেছে নেওয়ার ক্ষেত্রে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত । একটি বিতর্ক রয়েছে যে কেরাস কারও মালিকানাধীন নয়, তাই লোকেরা এতে অবদান রাখতে খুশি এবং ভবিষ্যতে প্রকল্পটি পরিচালনা করা …

20 python  deep-learning  keras  tensorflow